《数据结构与算法C》课件

《数据结构与算法C》PPT课件数据结构基础算法基础常见数据结构详解常见算法详解数据结构与算法的应用01数据结构基础数据结构定义基本概念数据结构是数据之间的相互关系的集合，它定义了数据在计算机中的存储和组织方式。数据结构是计算机科学中用于解决实际问题的一种抽象数据类型，它规定了数据元素之间的逻辑关系。数据结构分类01分类方式02根据数据元素之间是否存在关联关系，数据结构可以分为线性结构和非线性结构。03线性结构包括线性表、栈、队列等，它们按照一定的顺序存储数据元素。04非线性结构包括树、图等，它们允许数据元素之间存在复杂的关联关系。02030401数据结构在计算机科学中的重要性应用价值数据结构是计算机科学中的基础学科之一，它是解决实际问题的关键。数据结构能够有效地组织和存储数据，提高数据的管理效率。数据结构能够优化算法，提高程序的运行效率，解决复杂的问题。02算法基础算法是一组明确的、可执行的指令，用于解决特定问题或完成特定任务。算法定义有效性、确定性、有限性、输入/输出。算法特性求两个数的和、排序数组等。算法示例算法定义与特性时间复杂度衡量算法执行时间随输入规模增长的情况。复杂度分析的意义评估算法效率，指导算法优化。空间复杂度衡量算法所需存储空间随输入规模增长的情况。算法的复杂度分析解决问题算法是解决问题的重要工具，为计算机程序提供逻辑基础。计算机科学基石算法是计算机科学的三大基石（数据结构、算法、操作系统）之一。创新与应用算法创新在各个领域都有广泛应用，如人工智能、大数据处理等。算法在计算机科学中的重要性03常见数据结构详解示例intarr[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};总结词数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的数据元素。详细描述数组通过连续的内存空间来存储数据，可以通过索引直接访问任意位置的元素。数组的优点是访问速度快，缺点是插入和删除操作需要移动大量元素。适用场景适用于需要快速访问数据的场景，如排序、查找等。数组总结词链表是一种非连续的数据结构，通过指针链接各个节点。详细描述链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的优点是插入和删除操作效率高，不需要移动大量元素。缺点是访问速度慢，需要从头节点开始遍历。适用场景适用于需要频繁插入和删除操作的场景，如动态数组、链式存储结构等。示例structNode{intdata;structNode*next};01020304链表总结词栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。适用场景适用于需要保持最新添加或删除元素的操作，如函数调用栈、括号匹配等。示例push(stack,item);pop(stack);详细描述栈只允许在固定的一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。栈的优点是插入和删除操作效率高，适用于实现递归、括号匹配等问题。缺点是只能按顺序访问元素，缺乏灵活性。栈总结词：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。详细描述：队列只允许在固定的一端（称为队尾）进行插入操作，在另一端（称为队头）进行删除操作。队列的优点是按顺序访问元素，适用于需要按顺序处理任务的场景，如任务调度、打印队列等。缺点是插入和删除操作效率低。适用场景：适用于需要按顺序处理任务的场景，如任务调度、打印队列等。示例：enqueue(queue,item);dequeue(queue);队列总结词：树是一种层次结构的数据结构，由节点和边组成。详细描述：树中的节点可以有多个子节点，根节点是最高层次的节点，叶子节点是最低层次的节点。树的优点是可以表示层次关系，适用于实现分类、组织结构等场景。缺点是插入、删除和查找操作较为复杂。适用场景：适用于需要表示层次关系和分类的场景，如文件系统、决策树等。示例：structTreeNode{intdata;structTreeNodeleft;structTreeNoderight};树图是由节点和边组成的数据结构，可以表示任意关系。总结词图中的节点表示对象，边表示对象之间的关系。图的优点是可以表示任意关系，适用于解决复杂的问题，如路径查找、最短路径等。缺点是表示复杂，操作也较为复杂。详细描述适用于需要表示复杂关系和问题的场景，如社交网络、交通网络等。适用场景structGraph{intV;structEdge*array[V];};structEdge{intsrc,dest};示例图04常见算法详解排序算法冒泡排序：通过重复地遍历待排序序列，比较相邻元素的大小，交换位置，使得较大的元素逐渐“冒泡”到序列的末端。选择排序：在未排序的序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。插入排序：将待排序序列分为已排序和未排序两部分，初始时，已排序部分包含一个元素，然后逐步将未排序的元素插入到已排序部分的合适位置。快速排序：通过选择一个“基准”元素，将待排序序列划分为两个子序列，使得左边的子序列中的所有元素都小于基准元素，右边的子序列中的所有元素都大于基准元素。然后对左右两个子序列分别递归进行快速排序。输入标题二分查找线性查找查找算法从头到尾依次扫描待查找的元素，直到找到目标元素或扫描完毕。利用二叉查找树的性质进行查找，从根节点开始比较待查找元素与当前节点的值，如果相等则查找成功，否则按照左子树或右子树继续查找。通过将待查找元素作为哈希函数的输入，计算出哈希值，然后在哈希表中找到对应的桶。如果桶中有冲突，则需要进行冲突解决。在已排序的序列中，通过将待查找元素与中间元素进行比较，缩小查找范围，直到找到目标元素或查找范围为空。二叉查找树查找哈希查找归并排序采用分治策略，将待排序序列分为两个子序列，分别对子序列进行排序，然后将两个有序子序列合并成一个有序序列。快速幂通过分治策略快速计算幂运算。将幂次分解为若干个较小的幂次，然后利用幂的性质进行计算。二分搜索在已排序的序列中，通过不断取中间元素与目标值进行比较，缩小查找范围，最终找到目标值或确定目标值不存在于该序列中。分治算法05数据结构与算法的应用数据结构与算法在计算机科学中有着广泛的应用，它们是计算机科学的核心基础之一。数据结构和算法的组合可以解决各种复杂的问题，例如排序、搜索、图论、动态规划等。数据结构与算法在计算机科学中的应用数据结构是计算机存储、组织数据的方式，算法则是计算机解决特定问题的步骤。数据结构与算法的应用还涉及到计算机科学的许多领域，如操作系统、数据库系统、计算机网络等。01例如，搜索引擎使用数据结构和算法来组织和检索信息，电子商务网站使用数据结构和算法来优化商品推荐和广告投放。数据结构和算法也可以用于解决实际问题，如优化物流配送、预测金融市场等。此外，数据结构和算法在人工智能、机器学习等领域也有着广泛的应用。数据结构和算法不仅在计算机科学中有着广泛的应用，在实际生活中也有着广泛的应用。020304数据结构与算法在实际生活中的应用1如何选择合适的数据结构和算法选